室内移动机器人的高度智能化服务得益于机器人自主定位算法的使用,但是该算法运算量大、易受环境影响,这使机器人的自主定位容易出现偏差。为了评估机器人自主定位算法的精度,许多基于室内定位技术的移动机器人定位系统被提出。室内定位技术依靠室内丰富的信息构建算法模型,确定定位目标的位置,而在多种类的信息中,视觉信息相比其他信息具有更强的可辨识度。基于计算机视觉的室内定位技术与视觉信息密切相关,是本文研究的重点。本文将扫地机器人作为研究对象,采用单个或多个高分辨率的工业相机作为视觉图像的采集传感器,通过跟踪与定位结合的方式实现一个室内移动机器人的定位系统。本文的主要研究内容包含:(1)实现一个面向室内移动机器人的跟踪定位系统,该系统使用单目工业相机进行图像采集,借助特殊的标记物突出机器人的定位特征,设计跟踪器与检测器提取图像特征,通过位姿估计算法实现对扫地机器人的定位。系统分为四个模块,初始化模块实现对系统初始数据的获取,提供定位所需初始数据;特征检测模块实现对扫地机器人的跟踪与特征提取,关键特征的位置信息是定位算法的基本数据;机器人定位模块实现对相机位姿的估计和对扫地机器人位置的估计;可视化模块实现将连续时间的定位结果以路径的形式展现。(2)实现基于多相机的定位优化方法,该方法针对单相机定位扫地机器人时存在的异物遮挡、深度信息缺失问题,构建多个相机的场景布局,设定基准坐标系,为相机与机器人位姿的确定提供参照物,以多线程的方式实现了多相机协同定位机制,使多个相机能够同时定位。同时,在基于多相机的定位优化方法中设计了一种定位结果融合算法,将经由不同时间、不同相机所得的定位结果进行整理融合,计算更加准确的机器人位置。(3)实现基于多相机场景的图优化方法,该方法通过场景中的相机与机器人构建图模型,求解最小化重投影误差优化问题实现对定位结果的整体优化,消除定位过程中积累的噪声误差。为验证基于多相机的定位优化方法的可行性,将单相机定位的情况与多相机定位的情况进行对照实验,分别对静态和动态的机器人进行定位,定量分析定位结果中存在的误差。实验结果表明,基于多相机的定位优化方法在定位静态机器人时降低了约20%的定位误差,在定位动态机器人时降低了约34%的定位误差。为验证基于多相机的定位系统的泛用性,分别在低亮度场景和存在遮挡物的场景中进行机器人定位的测试,对比这些场景与正常场景中的定位结果,分析基于多相机的定位系统在复杂场景中的定位能力。结果表明低亮度场景对该系统的定位没有造成影响,存在遮挡物的场景增大了该系统的定位误差,但定位的准确度依旧可观。最后测试评估了图优化方法对定位结果的整体优化效果,通过对比优化前后的定位结果验证了图优化模型在基于多相机定位的系统中的可行性。